～ EffcientNetによる転移学習、ＢＥＲＴによるテキスト分類事例、Supervised Contrastive Learningによる新しいタイプの画像分類・事例 ～
・Keras２．４．３とTensorFlow２．４．０を使った深層学習手法とその活用法が修得できる講座
・EffcientNetによる転移学習、Supervised Contrastive Learning、ＢＥＲＴによる自然言語処理などの最新技術の事例を通してKerasによる深層学習の応用について修得できる特別セミナー！
＊演習で活用したデータは提供いたします
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
深層学習は目下、ＡＩの研究分野だけでなく、様々な現場で必須の技術となっています。本セミナーでは、初心者が理解しやすいKerasをフロントエンドに、TensorFlowをバックエンドに使って深層学習を行う手法をFunctional ＡＰＩでのニューラルネット構成法を軸に解説します。計算機環境はＣｕｄａ１１．０、TensorFlow２．４．０、Keras２．４．３で、Ｕｂｕｎｔｕ１８．０４のJupyter環境下でのプログラム動作例を紹介します。
本セミナ－では、目下画像分類における最高性能をたたき出しているEffcientNetによる訓練済みの学習モデルを使う初歩的な認識問題だけでなく、２０２０年に公表されたＧｏｏｇｌｅの研究者らによるSupervised Contrastive Learning手法の紹介、分類で訓練したニューラルネットの検索問題への利用法、時系列データの予測問題のなど、様々な事例を紹介します。また、終了後には、個々の参加者の問題に対する個別質問を受け付けます。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・データ解析、システム、ソフトほか関連企業の技術者の方 ・データサイエンスを仕事や研究の対象としている方 ・ＡＩの現場開発や理解で必要な深層学習の知識を、Python（Keras）を通して理解したい方 |
| 予備知識 |
・Python言語の初歩を知っている方（Pythonのバージョンは３．６以上と想定） ・データ分析、統計解析の基礎知識 |
| 修得知識 | ・Keras２．４．３ （バックエンドはTensorFlow２．４．０）（Ｃｕｄａ １１．０）を使った深層学習手法とその活用法が修得できます |
| プログラム |
１．Kerasの基礎 （１）．Kerasとは？ （２）．Kerasでよく用いられるデータ形式 （３）．Kerasのモデル（シーケンシャルモデルとFunctional ＡＰＩモデル）
２．Kerasによる初級レベルの深層学習とその応用・事例 （１）．ＭＬＰによる認識事例 （２）．ＣＮＮ＋ＭＬＰによる認識事例 （３）．ＤｅｅｐＭｏｊｉによるＴｗｉｔｔｅｒの感情分類事例
３．Kerasによる中級レベルの深層学習とその応用・事例 （１）．EffcientNet／ＶＧＧモデルによる植物画像の転移学習事例 （２）．映画の興行収入の分類と回帰の同時予測問題 （３）．ファイン・チューニングによる精度向上手法事例 （４）．時系列データの予測問題
４．Kerasによる応用レベルの深層学習とその応用・事例 （１）．機械学習モデルと深層学習モデルの融合深層学習事例 （２）．深層学習による３Ｄ形状の分類・検索事例 （３）．ＢＥＲＴによるテキスト分類 （４）．Supervised Contrastive Learningでの画像分類事例 （５）．ＧＡＮおよびNeural Style Tranferによるデータ生成事例 |
| キーワード | Keras Python３ 深層学習 機械学習 データサイエンス EffcientNet／ＶＧＧモデル 転移学習 ＢＥＲＴ ファイン・チューニング Supervised Contrastive Learning ＧＡＮ |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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